Menjana video yang realistik dengan penyebaran Nvidia Cosmos 1.0

Nvidia Cosmos: merevolusikan latihan robotik dengan video yang dihasilkan AI

Platform COSMOS NVIDIA sedang mengubah latihan robotik melalui kuasa Model Yayasan Dunia (WFMS). Dengan menghasilkan video yang realistik secara fizikal persekitaran simulasi, kosmos membolehkan robot belajar dan menyesuaikan diri sebelum penggunaan dunia nyata. Artikel ini meneroka komponen teras, pengurangan risiko, dan pertimbangan etika menggunakan model COSMOS-1.0-penyebaran NVIDIA untuk membuat simulasi video yang tepat secara fizikal.

Objektif Pembelajaran:

• Memahami model Cosmos-1.0-Disfusion Nvidia.
• meneroka ciri dan keupayaan utama model.
• Menganalisis seni bina model COSMOS-1.0-Disfusion NVIDIA, termasuk lapisan dan embeddings.
• Ketahui cara memuat turun dan konfigurasikan model untuk menghasilkan video yang realistik.

Jadual Kandungan:

• Pengenalan kepada Cosmos-1.0-Disfusion Nvidia
• Model Architecture Deep Dive
• Mengakses COSMOS-1.0-Diffusion-7B-TEXT2WORLD
• Menjana video realistik secara fizikal dengan COSMOS-1.0-Diffusion-7B-TEXT2WORLD
  • Mengimport perpustakaan yang diperlukan
  • Mengkonfigurasi URL API dan Pembolehubah Alam Sekitar
  • Menyediakan tajuk API
  • Membina antara muka pengguna Streamlit
  • memproses input pengguna dan melaksanakan permintaan API
  • Menyediakan muatan permintaan API
  • Menghantar permintaan API dan pengendalian respons
  • mengundi untuk penyempurnaan permintaan
  • pengendalian ralat dan penjimatan hasil
  • Pemberitahuan Penyelesaian Pengguna
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

Pengenalan kepada Cosmos-1.0-Disfusion Nvidia

model COSMOS-1.0 NVIDIA mewakili kemajuan yang signifikan dalam kandungan AI yang dihasilkan. WFM berasaskan penyebaran ini menghasilkan video yang dinamik, berkualiti tinggi dari teks, imej, atau video sedia ada. The Cosmos Suite memberi kuasa kepada pemaju dan penyelidik untuk meneroka generasi dunia dan menolak sempadan penciptaan video yang didorong oleh AI.

Aplikasi dunia nyata:

Cosmos menangani banyak cabaran perniagaan:

• Robotik Gudang: Meniru laluan robot yang optimum untuk meningkatkan kecekapan dan mencegah perlanggaran.
• Penyelenggaraan Prediktif: Menjana simulasi kegagalan peralatan untuk pengesanan amaran awal.
• Pengoptimuman baris pemasangan: memvisualisasikan aliran kerja robot untuk penghalusan proses sebelum penggunaan.
• Latihan Pekerja: Mencipta video latihan AI-didorong untuk operasi mesin selamat dan prosedur kecemasan.
• Jaminan Kualiti: Mensimulasikan aliran kerja pengesanan kecacatan untuk meningkatkan sistem pemeriksaan berasaskan AI.

Siaran COSMOS 1.0 termasuk beberapa model:

• COSMOS-1.0-Diffusion-7B/14B-TEXT2WORLD: menghasilkan video 5 saat (121-frame) secara langsung dari deskripsi teks.
• cosmos-1.0-diffusion-7b/14b-video2world: memanjangkan urutan video berdasarkan penerangan teks dan bingkai imej atau video awal.

Ciri -ciri Utama:

• video kesetiaan tinggi: menghasilkan video yang mengagumkan secara visual (1280x704 piksel, 24 fps).
• input serba boleh: Menerima teks, imej, dan video.
• Daya tahan komersil: Berlesen di bawah Lesen Model Terbuka NVIDIA untuk Penggunaan Komersial.
• Prestasi berskala: menawarkan panduan untuk mengoptimumkan masa inferensi dan penggunaan memori GPU, termasuk teknik offloading model.

(selebihnya artikel akan diteruskan dalam urat yang sama, memansuhkan dan menyusun semula teks asal sambil mengekalkan penempatan dan format imej.)

Atas ialah kandungan terperinci Menjana video yang realistik dengan penyebaran Nvidia Cosmos 1.0. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!